評論是一種重要的產(chǎn)品UGC模塊，可以作為用戶互動，產(chǎn)品反饋等的重要作用，甚至通過運營可以打造成為產(chǎn)品的亮點。評論的功能層面十分簡單，但是背后如何設計一套合適的排序規(guī)則卻能決定成敗。
當前主流產(chǎn)品的評論排序一般提供基于的點贊熱門排序和時間線排序，可以滿足大部分場景，大部分用戶看完熱門評論就走，時間線排序作為補充，但是熱門排序由于中心化天生存在一些弊端，首先是大容量評論的情況，當數(shù)量達到數(shù)百上千時，由于用戶不可能花時間瀏覽全部評論，熱門排序容易導致用戶瀏覽集中，忽略很多有價值的信息；另外一種是時效性內(nèi)容，即評論的主體可能在不停的變化，熱門排序只能反映一個時間段主體的情況。
本文探討一種時效性優(yōu)先的評論排序，核心就是提取最近一段時間（具體產(chǎn)品會有不同）的評論基于質(zhì)量和時效排序，目的在于提升近期優(yōu)質(zhì)評論的曝光率，提高用戶UGC的熱情。時效性排序已經(jīng)廣泛應用于電商、O2O等網(wǎng)站，在以下一些場景我覺得也需要考慮：
1.微博
微博的評論排序之前是點贊熱門排序和時間排序，現(xiàn)在熱門排序是回復數(shù)和點贊數(shù)混合（回復數(shù)優(yōu)先），在增加了回復數(shù)權重之后不得不說微博更適合撕逼了，尤其是在一些爭議性的熱門微博下，可以將一些爭議性的評論迅速頂上去。但這樣的機制遇到正常的微博還是有一些弊端，從微博的機制入手分析，熱點微博在發(fā)出后帳號的粉絲第一批涌入評論和點贊，隨后一些大的比如KOL轉發(fā)會導致二次涌入，但二次涌入的粉絲只能看到第一批的熱門，后面的高質(zhì)量評論只能從時間線中找到，而這么做成本很高。
時效性排序在多次傳播的熱點微博效果會更好，在一些挖墳性質(zhì)的傳播中（比如明星出軌）效果拔群，站在微博鼓勵熱門的角度，可以直接替代時間線排序。
2.新聞
新聞和微博相同點在于新鮮時間短，區(qū)別在于新聞一般不存在多次傳播，在新聞發(fā)布后的黃金時間內(nèi)評論迅速聚集，熱門評論也隨之產(chǎn)生，后發(fā)布的評論也面臨曝光率低的風險，由于現(xiàn)在新聞普遍重視評論文化，因而引入時效性排序替代時間線排序很有必要。
3.網(wǎng)易云音樂/豆瓣/視頻網(wǎng)站
藝術作品的新鮮度通?？梢员３趾芫?，電視劇電影圖書音樂除了發(fā)布第一波熱度，用戶在隨后的很長時間也會持續(xù)貢獻評論，在網(wǎng)易云音樂和豆瓣上一些熱門作品，評論區(qū)動輒上萬，熱門評論卻很可能是幾年之前的，點贊數(shù)排名的機制讓一些新的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容無法得到曝光，可能很多年以后第一頁依然是這些評論。這種類型的產(chǎn)品適合用時效性排序作為補充。
4.應用商店
應用的評論具有很大的特殊性，首先是應用會不斷更新，舊的評論很可能已經(jīng)不適合當前版本，這種情況尤其是在游戲上特別明顯，另外很多評論都帶有用戶反饋，熱門排序無法準確定位bug情況而時間線排序很容易被淹沒。因此應用商店適用時效性排序直接取代熱門排序，提取最近幾個版本周期內(nèi)的點贊數(shù)評論，既能用作用戶反饋的工具（用戶遇到相同問題可以直接點贊無需評論節(jié)省操作）又能反映產(chǎn)品的最近情況。
時效性排序的算法上需要考慮點贊、回復量、內(nèi)容質(zhì)量（字數(shù)、帶圖）、用戶（是否水軍）、fa發(fā)布時間等等，不同產(chǎn)品需要根據(jù)具體情況決定優(yōu)先級。關于具體的算法，舉2個例子表達一下我的思路：
1.時效性排序代替熱門排序
以一款APP在應用商店的評論區(qū)為例，展示形式為無限滾動。考慮因素為是否帶圖、點贊數(shù)、版本號、回復數(shù)、是否水軍。帶圖可能表明用戶定位了具體位置，注意回復數(shù)高代表可能該問題存疑。設計思路如下：
2.時效性排序代替時間線排序
以一部電影的短評為例，時效性排序代替時間線排序本質(zhì)就是將優(yōu)質(zhì)內(nèi)容提權，便于用戶發(fā)現(xiàn)點贊進入熱門排序。數(shù)值+1代表在時間倒序中向前提1個位置。設計思路如下：
其實不只是評論，很多信息流的展示也要考慮時效性的因素，當然排序算法是一方面，要鼓勵用戶進行高質(zhì)量的創(chuàng)作還需要運營的持續(xù)投入。
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